[发明专利]列车部件裂纹损伤预测方法和装置

权利要求书

1.一种列车部件裂纹损伤预测方法，其特征在于，包括：

对列车部件的检测结构进行损伤检测；

获取所述检测结构的历史损伤数据；其中，损伤数据包括：所述检测结构的裂纹长度数据；

根据所述历史损伤数据获得对于所述检测结构的损伤的寿命分布特征和验证指标参数，并建立与所述检测结构的损伤相对应的贝叶斯概率预测模型；

根据所述历史损伤数据分析得出所述验证指标参数的先验分布；

采用马尔科夫链蒙特卡洛方法优化贝叶斯概率预测模型的模型参数，并预测所述检测结构的损伤的增长速率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得对于所述检测结构的损伤的寿命分布特征和验证指标参数包括：

确定对于所述检测结构的损伤的寿命分布为对数正态分布：

其中，所述对数正态分布的密度函数为：

其中，μ是损伤尺寸的平均值，σ是损伤尺寸的标准差。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述验证指标参数的先验分布确定为所述检测结构的裂纹增长速率的对数正态分布f(θ)与最大似然估计f(x|θ)的结合；

运用贝叶斯概率预测模型并结合所述历史损伤数据中的检测结构的裂纹数据x，获得后验分布f(θ|x)，并进行迭代计算获得裂纹在单位里程中的增长速率。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

所述贝叶斯概率预测模型用以下公式描述：

σ_ldi＝z₁+z₀T_i，i＝1，...，n～N(z₁+z₀T_i；σ²)；

f(z₀，z₁，σ²)＝f(z₀，z₁)*f(σ²)；

log(z₀)～N₂(μ，σ²)；

σ²～IG(a，b)；

其中，δ_ldi表示标准裂纹长度损伤量，δ_ldi服从均值为σ_ldi＝z₁+z₀T_i的正态分布，z₁是裂纹初始的长度，z₀是裂纹在单位里程中的增长速率，T是自上一次采集历史损伤数据后的积累运营公里数，T＝σ^-2，则T～G(a，b)，其中a＝b＝0.01，f为概率分布函数，μ为z₀的均值，σ²为z₀标准差。